SingleStore vs Apache Cassandra AIアプリケーションに適したベクターデータベースを選ぶ
ベクターデータベースとは？
SingleStoreとApache Cassandraを比較する前に、まずベクター・データベースの概念を探ってみましょう；
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、特に高次元のベクトルを保存してクエリするように設計されています。ベクトルは非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味、画像の視覚的特徴、または製品の属性などの複雑な情報をエンコードします。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にしている。
ベクトルデータベースの一般的なユースケースには、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなどがある。また、AI幻覚のような問題を軽減するために、外部知識を提供することによって大規模言語モデル(LLMs)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：
- Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
- Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
- Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
- 小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
SingleStoreは分散型のリレーショナルSQLデータベース管理システムであり、Apache CassandraはNoSQLデータベースである。どちらもアドオンとしてベクトル検索を持っている。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
##SingleStore：概要とコアテクノロジー
SingleStoreはベクター検索をデータベース自体に組み込んでいるため、技術スタックに別のベクターデータベースを追加する必要がありません。SingleStoreのベクター検索は、通常のデータベース操作と並行して動作し、通常のデータベーステーブルにベクターを保存します。ベクター検索を通常のSQLクエリーと組み合わせることで、日付、カテゴリ、その他のデータフィールドでフィルタリングしながらベクターを検索することができます。例えば、価格帯でフィルタリングしながら類似の商品画像を検索したり、特定の部門に結果を限定しながらドキュメントの埋め込みを検索することができます。
SingleStoreのベクトル機能は、セマンティック検索と最近傍クエリをサポートしています。システムは、AIアプリケーションで類似アイテムのマッチングに必要なドット積とユークリッド距離計算の両方を使用してベクトルの類似性を処理することができます。これは、推薦システム、画像認識、AIチャットボットなど、類似アイテムを素早く見つけることが重要なアプリケーションに役立ちます。
パフォーマンスとスケーラビリティはSingleStoreの設計の核心である。データベースは複数のノードにデータを分散するため、大量のベクトルデータを扱うことができる。つまり、データの増加に合わせてノードを追加することができます。SingleStoreのクエリプロセッサーはベクトル検索とSQLオペレーションを組み合わせることができます。
ベクトル操作のみに特化したデータベースとは異なり、SingleStoreはこれらの機能を完全なデータベースの一部として提供します。そのため、複数のデータベースを管理したり、システム間でデータを移動したりすることなく、AI機能を構築することができます。このデータベースは、ベクトルと通常のデータ型の両方を扱い、両方を組み合わせた複雑なクエリを実行し、アプリケーションの成長に合わせて拡張することができます。
Apache Cassandra：概要とコアテクノロジー
Apache Cassandraは、スケーラビリティと可用性で知られるオープンソースの分散NoSQLデータベースです。Cassandraの特徴には、可用性、拡張性、調整可能な一貫性、柔軟なデータ・モデルのためのマスターレス・アーキテクチャがあります。Cassandra 5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)のリリースにより、Storage-Attached Indexes (SAI)機能を通じてベクトル埋め込みとベクトル類似性検索をサポートするようになった。この統合により、Cassandraはベクトル・データを扱えるようになりましたが、ベクトル検索はネイティブ機能ではなく、Cassandraの既存のアーキテクチャの拡張として実装されていることに注意することが重要です。
Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャ上に構築されています。これにより、ユーザーはベクトル埋め込みを他のデータと一緒に保存し、類似検索を実行できるようになります。この統合により、Cassandraは大規模な分散データを扱う強みを維持しながら、AI主導のアプリケーションをサポートできるようになる。
Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、ストレージ・アタッチド・インデックス（SAI）の使用です。SAIは高度にスケーラブルでグローバルに分散されたインデックスで、あらゆるベクトル・データ型の列に列レベルのインデックスを追加します。SAIは、データベースがベクターサーチや他の検索インデックスを使用する際に、高いI/Oスループットを提供します。SAIは広範なインデックス機能を提供し、クエリとコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）の両方にインデックスを作成してセマンティクスを取得することができます。
Vector Searchは、SAIの新しいモジュール性を活用した、SAIの拡張性を検証する最初の事例である。このVector SearchとSAIの組み合わせにより、AIと機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能が強化され、ベクトル・データベースの分野で強力な候補となる。
主な違い
検索手法
SingleStoreはベクトル検索をデータベースのネイティブ機能として持ち、類似度マッチングのためにドット積とユークリッド距離の両方をサポートしています。ベクトル操作と通常のデータベースフィルターを組み合わせたSQLクエリーを書くことができます。
Cassandraには、SAI（Storage-Attached Indexes）機能によるベクトル検索があります。これはCassandraの既存のアーキテクチャにベクトル機能を追加するもので、通常のNoSQL機能とともにベクトル操作を実行できます。
データ
SingleStoreは、ベクトルを他のデータ型と同様にデータベース・テーブルに格納します。つまり、通常の列でフィルタリングしながらベクトル検索を行うことができます。例えば、ある価格帯の類似商品を見つけることができます。
Cassandraは、列型ストレージ・モデルによってベクトル・データを格納します。Cassandraはベクトル埋め込みデータを格納し、インデックスを付けることができますが、統合は新しく、コア機能ではなく拡張機能として構築されています。
スケーラビリティとパフォーマンス
どちらも強力なスケーラビリティ機能を持つが、アプローチは異なる：
SingleStoreはデータをノードに分散し、データの増加に応じてノードを追加することで水平方向に拡張できます。SingleStoreのクエリ・プロセッサは、ベクトル演算とSQL演算をシングルパスで最適化します。
Cassandraのマスターレス・アーキテクチャは水平スケーリングと高可用性に最適です。SAIは高いI/Oスループットを実現するように設計されており、分散環境でのベクトル検索に適しています。
統合とエコシステム
SingleStoreはベクトル検索を標準SQLと統合します。チームがすでにSQLを知っていれば、新しいクエリ言語を学んだり、ベクターデータと通常データ用に別々のシステムを管理する必要はありません。
Cassandraのベクトル機能はNoSQLエコシステムの中にあります。これはCQLを学ぶ必要があることを意味するが、データ・モデリングと一貫性のオプションに柔軟性を与える。
使いやすさ
SingleStoreはSQLのバックグラウンドを持つチームにとってより馴染みやすいものです。ベクター操作は標準SQL構文を使用するため、すでにリレーショナルデータベースを知っている開発者にとっては学習曲線が少なくなります。
Cassandraは、独自のクエリ言語とデータモデリングのコンセプトを持っているため、SQLのバックグラウンドを持っている場合、学習曲線はより険しい。しかし、そのドキュメントとコミュニティ・サポートは充実している。
コスト
SingleStoreの価格は、データ量、コンピュート要件、クラウドまたはセルフホスティングのどちらを選択するかによって決まります。
Cassandraはオープンソースで無料で使用できますが、インフラストラクチャー・コストと、メンテナンスのために専門的な専門家を雇う可能性を考慮する必要があります。
セキュリティ機能
どちらも強固なセキュリティ・オプションを備えています：SingleStoreは、ロールベースのアクセスコントロール、静止時および転送時の暗号化、監査ロギングなどの標準的なデータベースセキュリティ機能を備えています。
Cassandraは、認証、認可、暗号化など、さまざまなディストリビューションを通じて同様のセキュリティ機能を備えています。
##SingleStoreを選ぶとき
SingleStoreは、SQLとベクトル検索を1つのシステムで組み合わせる必要がある企業向けだ。例えば、在庫を追跡しながらリアルタイムで商品を推薦する必要があるeコマースサイトや、ユーザー権限とメタデータを管理しながらドキュメントを横断的に検索する必要があるコンテンツ管理システムなど、構造化データとベクトル埋め込みを持つ企業に最適です。ベクトル操作でACIDコンプライアンスが必要なシナリオ向けなので、データの整合性が重要なアプリケーションに最適です。
Apache Cassandraを選ぶとき
Apache Cassandraは、ベクトル検索に水平方向のスケーラビリティと高可用性を必要とする企業向けです。ソーシャルメディア分析プラットフォーム、ベクトル表現でセンサー・データを処理するIoTアプリケーション、分散データセット間で検索する必要がある大規模なロギング・システムなど、大量の非構造化または半構造化データを使用するユースケースに最適です。オープンソースでマスターレスアーキテクチャのため、NoSQLの専門知識を持つ企業やライセンスコストを最小限に抑えたい企業に最適です。
結論
SingleStoreとApache Cassandraのどちらを選択するかは、技術的な要件と制約による。SingleStoreはSQL構文とACIDコンプライアンスにより統合されているので、SQLの専門知識を持つ企業や強力な一貫性を必要とするアプリケーションに最適です。Cassandraは分散アーキテクチャで水平方向のスケーラビリティと高可用性に優れているので、複数の地域にまたがる巨大なデータセットを持つ企業に最適です。どちらも異なる利点があり、ユースケースによって価値が高くなったり低くなったりする可能性があるため、この決定を下す際にはチームの専門知識、既存のインフラ、スケーラビリティのニーズ、予算の制約を考慮してください。
SingleStoreとApache Cassandraの概要を知るにはこれを読んでほしいが、これらを評価するにはユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの1つが、ベクターデータベースを比較するためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、独自のデータセットとクエリ・パターンで徹底的なベンチマークを行うことが、分散データベース・システムにおけるベクトル検索に対する、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのためのオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザはMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムを独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて決定を下すことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。
VectorDBBenchをGitHubリポジトリ**からダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。
VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)で、主流のベクトルデータベースの性能を簡単に見てみましょう。
ベクターデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。
- ベンチマーク・ベクター・データベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
- VectorDBBench: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
- ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
- ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
- あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
- RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
- 大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
- ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
- 自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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